Nguồn: Nguyễn Thị Thu Phương, Nghiên cứu ứng dụng Stress testing cho các ngân hàng thương mại Việt Nam (2013)
- Đánh giá rủi ro ngân hàng.
Một trong những cải tiến khi thực hiện Stress Testing là ứng dụng vào kế hoạch của ngân hàng. Sự kiện xấu đƣợc xem xét trong bối cảnh thay đổi trong giá trị các khoản mục trong và ngoài BCĐKT và ảnh hƣởng đến nguồn doanh thu trong các năm tiếp theo. Điều này giúp xác định những sự kiện là mối đe dọa đến hoạt động kinh doanh và hỗ trợ vốn khi nào thích hợp. Ví dụ, lãi suất ngắn hạn thấp kéo dài sẽ ảnh hƣởng đến lợi nhuận. Stress Testing cũng đƣợc sử dụng để đánh giá và củng cố kế hoạch kinh doanh mới. Thƣờng là đánh giá ảnh hƣởng của sự kiện đến thu nhập lãi của ngân hàng.
Stress Testing là công cụ thông tin hữu hiệu của nhà quản trị rủi ro. Trong bối cảnh này, Stress Testing ƣu điểm hơn so với phƣơng pháp VaR trong việc xác định các tổn thất lớn khi phát sinh các sự kiện hơn là chỉ tập trung phân tích các tổn thất lớn nhƣ là kết quả của các phân phối thống kê. Stress Testing giúp hiểu rõ hơn bản chất rủi ro trong ngành ngân hàng và giúp nhà quản trị và các cơ quan giám sát định lƣợng ảnh hƣởng của các sự kiện cho trƣớc.
Tóm lại, các quốc gia thực hiện Stress Testing sẽ đạt đƣợc nhiều lợi ích. Stress Testing hệ thống tài chính cung cấp thơng tin về hành vi của hệ thống tài chính dƣới những cú sốc cực độ có thể xảy ra giúp các nhà hoạch định chính sách đánh giá tầm quan trọng của tính dễ tổn thƣơng của hệ thống. Giá trị tăng thêm của Stress Testing xuất phát từ q trình đƣa ra dự báo vĩ mơ, tập trung vào toàn bộ hệ thống tài chính và đƣa phƣơng pháp chung đánh giá độ nhạy rủi ro của các tổ chức. Stress Testinghệ thống bổ sung cho Stress Testing thực hiện bởi từng tổ chức và đóng vai trị kiểm tra chéo cho các phƣơng pháp phân tích khác. Thơng tin từ Stress Testing hệ thống giúp xác định điểm yếu trong việc thu thập dữ liệu, hệ thống báo cáo và quản trị rủi ro. Quá trình này giúp các cơ quan giám sát và tổ chức tham gia tăng chuyên môn trong quản trị rủi ro, giúp các tổ chức hợp tác nhiều hơn và hiểu rộng hơn về rủi ro. Điều này giúp hiểu rõ hơn mối liên hệ giữa hệ thống tài chính và nền kinh tế vĩ mơ.
1.2.1.4 Phân loại Stress Testing.
Nếu phân loại theo kết quả tác động của ST thƣờng đƣợc thể hiện ở hai dạng chính: (1) các chỉ số tài chính về vốn, mức độ tổn thất (solvency stress test), hoặc (2) các tỷ lệ an toàn về thanh khoản (liquidity stress test). Tùy thuộc vào loại rủi ro, ST có các cơng cụ phù hợp cho rủi ro tín dụng, rủi ro thị trƣờng, rủi ro thanh khoản và các rủi ro khác. Nếu phân loại theo đối tƣợng sử dụng, chúng ta thƣờng nhắc đến cách tiếp cận từ trên xuống (Top-down) là cách tiếp cận do các cơ quan giám sát, quản lý sử dụng và cách tiếp cận từ dƣới lên (bottom-up) do các ngân hàng sử dụng. Cuối cùng, ngƣời sử dụng cũng có thể lựa chọn phƣơng pháp từ đơn giản đến phức tạp tùy thuộc vào mức độ sẵn có của dữ liệu. Về phạm vi áp dụng ST có thể áp dụng cho từng ngân hàng đơn lẻ hoặc nhóm các ngân hàng đồng hạng cho tới phạmvi toàn hệ thống. Sau đây chúng ta sẽ nghiên cứu chi tiết các cách phân loại ST.
Phân loại theo kết quả tác động.
Kết quả thực hiện ST thƣờng đƣợc thể hiện ở hai hình thức: Mức độ tác động vào vốnhoặc mức độ tác động vào khả năng thanh khoản. Vì vậy, ở góc độ này có hai loại ST:
- ST về vốn (Solvency Stress Test)hay còn gọi làST để đánh giá khả năng
một ngân hàng có thể duy trì ở trạng thái bình thƣờng (khơng đổ vỡ).
Đối với ST về vốn, kết quả đo lƣờng đƣợc phản ánh là mức biến động của các chỉ số tài chính nhƣ tỷ lệ an tồn vốn, mức độ tổn thất, chất lƣợng tài sản.
- ST để đánh giá khả năng thanh khoản của ngân hàng (Liquidity Stress Test).
Kết quả đo lƣờng thông thƣờng kết quả đƣợc diễn giải ở 2 chỉ số: (1) Số ngày ngân hàng có thể đáp ứng đƣợc nhu cầu chi trả trong hồn cảnh giả định khơng có sự hỗ trợ từ thị trƣờng liên ngân hàng hoặc từ NHNN; và (2) Số ngày ngân hàng vẫn có thể duy trì đáp ứng đƣợc các tỷ lệ an tồn về thanh khoản trong hoàn cảnh giả định khơng có sự hỗ trợ từ thị trƣờng liên ngân hàng hoặc từ NHNN.
Phƣơng pháp phân tích độ nhạy và phƣơng pháp phân tích kịch bản.
Để tạo ra sự kiện “cực độ nhƣng có khả năng xảy ra”, ngƣời thực hiện thƣờng đƣa ra hai dạng sự kiện: (1) sự kiện có một yếu tố gây ra rủi ro biến động hoặc (2) sự kiện có nhiều yếu tố gây ra rủi ro biến động đồng thời (chúng ta thƣờng gọi là kịch bản). Tƣơng ứng với hai loại sự kiện này, phƣơng pháp thực hiện ST bao gồm hai phƣơng pháp phổ biến là phƣơng pháp kiểm tra độ nhạy (sensitivity test) và phƣơng pháp kiểm tra theo kịch bản(scenario test). Cả hai phƣơng pháp này đều cùng mục đích đƣa ra những tình huống bất lợi và tính tốn tác động. Tuy nhiên phƣơng pháp kiểm tra độ nhạy phân tích tác động khithay đổi một yếu tố rủi ro. Trong khi đó phƣơng pháp kiểm tra theo kịch bản đánh giá sự thay đổi này khi đƣa ra một kịch bản trong đó giả định thay đổi đồng thời nhiều yếu tố rủi ro. Nhƣ vậy về bản chất, phân tích độ nhạy là phƣơng pháp phân tích kịch bản đơn biến.
Phƣơng pháp phân tích độ nhạy thƣờng đƣợc áp dụng khi đánh giá sự thay đổi giá trị của danh mục trƣớc những biến động đơn nhƣ thay đổi của lãi suất, tỷ giá, giá cổ phiếu… Trong khi đó, phân tích kịch bản thƣờng đƣợc ứng dụng ở phạm vi rộng và hệ thống hơn và áp dụng cho toàn bộ ngân hàng hoặc cả hệ thống. Các biến số trong kịch bản là những biến số vĩ mô nhƣ thay đổi GDP, tỷ lệ thất nghiệp, sụt giảm giá trị bất động sản… Chính vì vậy, phƣơng pháp xây dựng kịch bản phức
tạp hơn phƣơng pháp kiểm tra độ nhạy và đòi hỏi nhiều loại dữ liệu khác nhau. - Phân tích độ nhạy.
Phân tích độ nhạy đánh giá tác động ngắn hạn vào giá trị danh mục đầu tƣ do khi có một yếu tố rủi ro thay đổi. Yếu tố rủi ro đƣợc hiểu là nguồn phát sinh ra rủi ro gắn với đối tƣợng mà chúng ta thực hiện ST. Ví dụ, nếu ngân hàng thực hiện kinh doanh các công cụ phái sinh lãi suất hoặc có chênh lệch về thời gian ấn định lại lãi suất giữa các cơng cụ trên tài sản có và tài sản nợ thì ngân hàng chịu rủi ro lãi suất. Khi đó ngƣời thực hiện sẽ đƣa ra các cú sốc tăng, giảm đột ngột về lãi suất để đánh giá khả năng chịu đựng của ngân hàng. Phƣơng pháp này cịn gọi là phân tích rủi ro đơn (single risk factor analysis).
- Phƣơng pháp phân tích theo kịch bản.
Phƣơng pháp phân tích kịch bản đánh giá tác động khi có nhiều yếu tố rủi ro cùng thay đổi đồng thời. Có hai loại kịch bản: kịch bản dựa trên các sự kiện, số liệu trong quá khứ và kịch bản tự giả định.
Các kịch bản dựa trên các biến động bất thƣờng trong quá khứ đƣợc thực hiện với giả định rằng có thể sẽ xảy ra trong tƣơng lai. Theo cách làm này, chúng ta sẽ sử dụng các số liệu trong thời kỳ xảy ra biến động lớn và áp dụng vào danh mục tƣơng ứng để đánh giá mức độ tổn thƣơng. Các biến động trên thị trƣờng có thể sử dụng nhƣ diễn biến lãi suất, tỷ giá và thị trƣờng chứng khoán Việt Nam năm 2008, 2011, sự kiện đổ vỡ ngân hàng Lehman Brothers, tỷlệ thất nghiệp, tỷ lệ doanh nghiệp có kết quả kinh doanh lỗ… Tuy nhiên do sự phát triển và đổi mới không ngừng của thị trƣờng tài chính, giả định này khơng cịn đứng vững. Do đó, ngƣời thực hiện ST phải “tƣởngtƣợng, suy luận” thêm các sự kiện giả định (hypothetical event) -đây chính là phần“nghệ thuật” của các kịch bản này. Tuy nhiên, nhƣợc điểm của loại sự kiện, kịch bản này là chúng ta khơng có cơ sở để xác định đƣợc khả năng xảy ra của những sự kiện “tự tạo” này. Thách thức này không chỉ riêng đối với các ngân hàng mà cũng là thách thức của cơ quan giám sát khi đánh giá chất lƣợng kịch bản do các ngân hàng thực hiện.
của dữ liệu, các đặc thù của nền kinh tế từng quốc gia và hoạt động ngân hàng của quốc gia đó. Một quốc gia không thể sao chép kịch bản thực hiện ở một quốc gia khác áp dụng với hồn cảnh của mình. Trong q trìnhnghiên cứu các yêu cầu về dữ liệu, để có các giả định tốt ngồi các u cầu đa dạng về dữ liệu, yêu cầu về thời kỳ của chuỗi dữ liệu cũng là một thách thức rất lớn. Thông thƣờng các kịch bản yêu cầu cần có dữ liệu tối thiểu của 12-15 năm.
Từ hai phƣơng pháp phổ biến này, các ngân hàng đã phát triển thêm những kỹ thuật phức tạp hơn là phƣơng pháp xác định tổn thất tối đa và học thuyết xác định giá trị rất lớn. Phƣơng pháp xác định tổn thất tối đa đánh giá mức độ rủi ro của danh mục bằng việc nhận dạng trƣờng hợp mà ở đó các yếu tố rủi ro khi kết hợp với nhau gây ra mức độ tổn thất lớn nhất.Một số nhỏ các tổ chức sử dụng lý thuyết giá trị rất lớn (Extreme Value Theory - EVT) để xác định tổn thất tiềm tàng trong các sự kiện rất bất thƣờng nhƣng có thể xảy ra.Bản chất EVT là việc thống kê và đánh giá các trƣờng hợp xác suất xảy ra thấp nhƣng tác động rất lớn (sự kiện nằm ở phầncuối/đuôi của đƣờng phân bố - sự kiện “đuôi” – “tail” event). Cách tiếp cận này đƣợc đánh giá là có tính linh hoạt cao hơn vì nó chỉ tập trung vào phần “đi” của đƣờng phân bổ xác suất.
Bảng 1.1: Tóm tắt các kỹ thuật ST
Kỹ thuật Kết quả đầu ra
Kiểm tra sự nhạy cảm đơn giản Thay đổi trong giá trị danh mục đối với một hoặc một số cú sốc từ 1 nhân tố rủi ro
Phân tích theo kịch bản (Giả định hoặc theo lịch sử)
Thay đổi trong giá trị danh mục nếu kịch bản xảy ra
Tổn thất tối đa Tổng các kịch bản xấu nhất của các danh mục đầu tƣ
Lý thuyết giá trị tối đa/cực lớn - EVT
Phân bổ xác suất của các tổn thất cực lớn
Phân loại theo cách tiếp cận từ trên xuống (Top down) và từ dƣới lên (Bottom up).
Cách tiếp cận từ trên xuống (Top down) hay phƣơng pháp từ dƣới lên Bottom up) trƣớc hết là nói đến “Ai thực hiện ST - Cơ quan quản lý hay các ngân hàng?”. Cách tiếp cận “Top-down” đƣợc thực hiện bởi cơ quan giám sát, trong khi cách tiếp cận “bottom-up” sẽ do từng ngân hàng thực hiện.
Đối với cách tiếp cận “top-down”, dựa trên số liệu báo cáo của các ngân hàng, cơ quan giám sát sẽ áp dụng các kịch bản khác nhau để đánh giá mức độ tổn thƣơng của hệ thống hoặc từng nhóm ngân hàng riêng biệt (còn gọi là phân tích nhóm đồng hạng). Cách làm này cho phép cơ quan quản lýso sánh đƣợc các kết quả của các ngân hàng với nhau. Theo Cihak (2007), nhƣợc điểm của phƣơng pháp top- down là do áp dụng số liệu tổng hợp nên không nhận ra đƣợc mức độ rủi ro tập trung ở từng ngân hàngvà không phản ánh đƣợc mối liên hệ giữa các ngân hàng này.Do đó, cách tiếp cận này có thể đã xem nhẹ khả năng đổ vỡ của 1 vài ngân hàng có thể dẫn đến tổn thƣơng chotồn bộ hệ thống. Đây cũng là một trong những lý do mà Cihak (2004, 2007) bổ sung thêm kỹ thuật ST về rủi ro lan truyền.
Ngƣợc lại, cách tiếp cận “bottom-up” sẽ do từng ngân hàng tự thực hiện theo các kịch bản do cơ quan quản lý quy định hoặc các kịch bản đặc thù riêng. Ƣu điểm của cách làm này là ngân hàng có thể tận dụng tốt các dữ liệu đặc thù của danh mục đầu tƣ của ngân hàng. Cũng theo Cihak (2007), phƣơng pháp này giúp cơ quan quản lý nhận dạng đƣợc rủi ro tập trung và rủi ro lan truyền để có các biện pháp xử lý kịp thời. Tuy nhiên, do sự khác biệt về mơ hình thực hiện và tính chất hoạt động khác nhau của các ngân hàng, việc so sánh các kết quả của các ngân hàng sẽ có những hạn chế nhất định.1
Quyết định lựa chọn cách tiếp cận Top-down hay Bottom-up tùy thuộc vào mục đích sử dụng. Theo các kết quả thống kê nhiều quốc gia có xu hƣớng sử dụng phƣơng pháp top down hoặc kết hợp với phƣơng pháp bottom-up.Mathew et al
1
Ngoại trừ các kịch bản chuẩn do NHNN quy định, các ngân hàng sẽ xây dựng những kịch bản riêng phù hợp với danh mục đầu tƣ của mình để thực hiện ST. Nhƣ vậy sẽ không thể so sánh kết quả ST của các ngân hàng
(2004) đã chỉ ra rằng ở những quốc gia mà các ngân hàng không đủ khả năng để đánh giá tác động từ những cú sốc nhất định thì cơ quan quản lý nên áp dụng phƣơng pháp top-down để đánh giá tồn hệ thống. Hình 2 và bảng 2 dƣới đây chỉ ra sự khác biệt và ƣu nhƣợc điểm của 2 cách tiếp cận này.